AI Coding 实战方法论：如何把 AI 变成真正的工程协作者
与 AI 协作的本质是工程沟通，而不是“聊天”。
推荐的表达结构是：
AI 出错最多的地方，并不是“不会写代码”，而是不知道该改哪里。
最佳实践：
👉 本质是：减少上下文噪音，提高修改的确定性和可控性。
AI 会自动继承当前对话窗口的上下文。
不要指望 AI 一次性“写完一个完整系统”。
推荐流程：
这一步非常关键，能显著降低 AI 引入隐性 Bug的风险。
AI 生成的代码必须 Review，而且要自己先看懂。
👉 AI 是协作者，而不是免责工具。
适合交给 AI 的任务：
不适合完全托管给 AI 的任务：
AI 确实显著降低了编程门槛，但：
架构取舍、系统边界、稳定性设计，这些并不会因为 AI 而消失。
👉 AI 抬高的是下限，上限仍由工程师自身能力决定。
真正拉开差距的，不是“会不会用 AI”，而是：
提示词与上下文管理能力
代码审查与系统优化能力
业务理解与架构设计能力
将研发过程显式拆解，是降低 AI 失控风险的有效方式。
每一步确认无误后，再进入下一步，避免级联错误。
典型实践包括：
核心思想是：
不再直接“让 AI 写代码”， 而是先写清楚“规范”， 再用规范去约束 AI 的行为。
AI Coding 不是替代工程师， 而是把工程师从体力劳动中解放出来， 放大真正稀缺的工程与架构能力。
AI Coding 实战方法论：如何把 AI 变成真正的工程协作者
一、AI Coding 实战技巧
1. 结构化沟通：先给目标，再给约束
与 AI 协作的本质是工程沟通，而不是“聊天”。
推荐的表达结构是：
2. 精准上下文：让 AI“定位”，而不是“猜测”
AI 出错最多的地方，并不是“不会写代码”，而是不知道该改哪里。
最佳实践：
👉 本质是：减少上下文噪音，提高修改的确定性和可控性。
3. 一个任务窗口，只解决一件事
AI 会自动继承当前对话窗口的上下文。
4. 小步迭代 + 测试 + Git 管理
不要指望 AI 一次性“写完一个完整系统”。
推荐流程：
这一步非常关键，能显著降低 AI 引入隐性 Bug的风险。
5. Code Review 至关重要
AI 生成的代码必须 Review，而且要自己先看懂。
👉 AI 是协作者，而不是免责工具。
6. 脏活累活交给 AI，但要清楚它的边界
适合交给 AI 的任务：
不适合完全托管给 AI 的任务：
7. 使用更强的模型，并保持工具更新
二、认知迭代：如何正确看待 AI Coding
AI 让技术“平权”，但不会抹平“能力差距”
AI 确实显著降低了编程门槛，但：
架构取舍、系统边界、稳定性设计，这些并不会因为 AI 而消失。
👉 AI 抬高的是下限，上限仍由工程师自身能力决定。
三、AI Coding 时代真正稀缺的能力
真正拉开差距的，不是“会不会用 AI”，而是：
提示词与上下文管理能力
代码审查与系统优化能力
业务理解与架构设计能力
四、探索多智能体协作（Multi-Agent）
将研发过程显式拆解，是降低 AI 失控风险的有效方式。
标准三步法
每一步确认无误后，再进入下一步，避免级联错误。
五、从需求到代码的实践方向
典型实践包括：
核心思想是：
一句话总结